データ分析プロジェクトとは何ですか?何をするか？

データを担当する学生の多くは、データ分析プロジェクトを独自に担当したいと考えています。この記事では、データ分析プロジェクトとは何か、そしてその核心はどこにあるのかを詳しく説明します。データ分析を学びたい学生におすすめです。

「もうコンピューターを操作したくない。プロジェクトに取り組みたい。」データサイエンスに携わる学生の多くは、このような強い願いを抱いています。データが何に使われるのか全く考えずに、毎日機械的に数字を計算するのは、本当に良いことではありません。誰もが独立してプロジェクトに責任を持つ機会を望んでいます。

しかし、多くの学生は疑問を抱いています。

データ分析プロジェクトとは何ですか?
なぜ私の会社ではデータ分析プロジェクトが見られないのでしょうか?
Baiduでタイタニック、タオバオ電子商取引、アメリカのクレジットカードのコードを検索し、Ctrl C + Ctrl Vを1回押しました。これはプロジェクトとしてカウントされますか?

今日は最初の質問から始めましょう。データ分析プロジェクトとは何ですか?

1. プロジェクトとは何ですか?

プロジェクト自体の意味は、特定の出力目標を達成するために、特定の時間制限内で人的および物的リソースを組織することです。この文はシンプルですが、プロジェクトの 3 つの重要な側面、つまり時間、コスト、出力品質を表現しています。これら 3 つの次元は、一般に「プロジェクトアイアントライアングル」として知られています。

通常業務に相当するためプロジェクトと呼ばれます。

プロジェクト: 特定の時間、特定の人、特定の成果。
ルーチンワーク: 毎日、決まったグループのメンバーと作業を行い、ただ仕事を完了します。

どちらも鉄道ですからね。一生をかけて古い鉄道を維持するために一生懸命働いても、誰もそれに気づかないでしょう。しかし、新しい路線を建設するなら、必ずライトや色彩で飾り、太鼓や銅鑼を打ち鳴らし、爆竹を鳴らすでしょう。これは、私たち全員がプロジェクトに取り組むことを好み、日常的な仕事に縛られることを好まないのとほぼ同じです。会社の中には、多くのプロジェクトを抱えて大きなニュースになることも多い部署もあれば、プロジェクトがほとんどなく怒りをこらえることしかできない部署もあります。

2. データプロジェクトとは何ですか?

残酷な真実は、上司たちは「ビッグデータ」「人工知能」「デジタル変革」について語り続けているが、ほとんどの企業では、データはサプライチェーンのようなものだということだ。誰もがこのことは非常に重要だと言いますが、それは未来であり、トレンドです。しかし、結局のところ、第一に、あなたは会社のためにお金を稼ぐことはできないし、第二に、あなたは他人のために汚れ仕事をしているのです。

この恥ずかしい状況は、データのステータスが低くなる運命にあることを意味します。もう少し高い地位にあるのは、データから直接収益を得ることができる少数の企業（データやデータサービスを販売するコンサルティング会社、サードパーティサービス会社、インターネットから B 製品など）か、データから収益が得られるまで待つ企業（プログラマーを大量に雇用し、VC の親たちに自分たちが人工知能ビッグデータ企業であることを証明）です。地位が高くないので、当然割り当てられるプロジェクトも少なくなります。

3. データ分析プロジェクトとは何ですか?

割り当てられたプロジェクトが少ないことの根本的な現れは、データ作業が細分化されると、すべてが日常業務になることです。

はい、彼らはコードを書いた人ではありませんし、「そのデータを取得する」という 7 つの単語の背後にどれだけの努力を注がなければならないかをまったく理解できません。これはサプライチェーンほど良くありません。少なくとも、人々は資材の山を見ると、彼らの苦労を感じるでしょう。人々は、家にいる年老いた母親のようにデータを見ます。「毎日、コンピューターの前で何をしているの？」

したがって、データ関連のプロジェクトを立ち上げたい場合、方法は 1 つしかありません。それは、一度に完了することです。上記のすべての面倒な作業は、データとはまったく関係ないが素晴らしいように聞こえる名前（そう、ビジネスインテリジェンスに関するもの）のパッケージの下で行われます。

その中でも、最も合法かつ公開されており、目に見えるのが、大規模なデータ画面を備えた BI プロジェクトです。数え切れないほど多くの伝統的な企業のデータ部門は、大画面プロジェクトに取り組むことで上司の支持を得ています。

もちろん、この状況は過去 2 年間で変化しました。 AlphaGo の吠え声は、数え切れないほどのボスに人工知能の希望をもたらしました。解決不可能な問題に直面したとき、人々はいつも、自分たちには理解できないが他人が語る魔法の力に希望を託します。昔は易経、銅貨、八卦でしたが、今は人工知能のアルゴリズムです。その結果、多くのアルゴリズムプロジェクトが開始されました。

実際、セルフメディアが大騒ぎする以前から、アルゴリズムによる債務不履行リスクの特定、アウトバウンドコールの成功率の向上、ユーザーのクリックスルー率の向上、電力消費量/通話量の予測など、アルゴリズムを使用してビジネスを改善する成功事例は数多くありました。

しかし、これらのアプリケーションでは、データ品質が非常に厳しく、アプリケーションシナリオも非常に明確です。ただランダムなデータをモデルに投入して結果を期待できるというわけではありません。言うまでもなく、経営システム、設備投資、インフラ、業務連携などから独立しています。コードが実行されている限り、画面からお金が溢れ出します。その結果、アルゴリズムの泥沼に軽率に飛び込んだ多くのプロジェクトが悲劇に終わるのです。

しかし、それは問題ではありません。やがて、誰もが、自分たちには理解できないが、他の人には魔法の力だと言われる新しい力を発見しました。それがデータミドルプラットフォームです。こうして、2020 年には、高層ビルの建造と倒壊を目にする新たなサイクルが始まった。

4. データ分析プロジェクトの問題点は何ですか?

プロジェクトの鉄の三角形の観点から、データを他のプロジェクトと比較すると、核心は非常に簡単にわかります。

数字自体も価値を反映するのが難しいです。たとえば、原因分析では、データを見なくても、企業はいくつかの理由を推測できます。ビジネスにおいて、仮説を立ててデータで検証するだけにとどまるのであれば、フリスビーをキャッチする犬と何ら変わりません。一生懸命働いているのに、人々はあなたをただの便利屋だと思っている。

上記は、データ分析プロジェクトがほとんど立ち上げられず、成功しにくい根本的な理由です。もちろん、さらにひどいのは、多くの新人がこれに気づいていないことです（特に大学院を卒業したばかりで、洗練された名前の論文を何本も書いたことがある人）。彼らは、小学生が教室で新しいトランスフォーマーを披露するように、図やモデル、コードを披露しました。私の心は「私は本当に素晴らしい」という思いで満たされています。商品の輸送に関しては、ごく普通のダンプトラックの方がオプティマスプライムよりも優れているという事実を無視しています。

突破したいのであれば、プロジェクトの三角形を維持する必要があります。